對(duì)永磁同步電動(dòng)機(jī)（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）的混沌同步控制進(jìn)行研究,引入灰狼優(yōu)化算法（Grey Wolf Optimizer,GWO）和它的幾個(gè)變體算法,提出一種基于灰狼優(yōu)化算法的RBF-GWO網(wǎng)絡(luò)混沌同步控制器.在RBF-GWO網(wǎng)絡(luò)控制器中,以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),其隱層中心矩陣、高斯均方根寬度向量和權(quán)值矩陣的組合為灰狼的位置向量,選擇輸出平均平方誤差的一半作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),以網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出與期望輸出之間的差值作為更新灰狼位置向量的依據(jù),每次迭代的最優(yōu)參數(shù)值均保存在α灰狼位置向量中,且向網(wǎng)絡(luò)返回α灰狼位置向量,直至迭代結(jié)束條件滿足.通過PMSM混沌同構(gòu)同步控制與異構(gòu)同步控制實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了RBF-GWO網(wǎng)絡(luò)有效性,給出的基于一種變體GWO算法（即WGWO）的RBF-GWO網(wǎng)絡(luò)控制器具有相對(duì)更強(qiáng)的自適應(yīng)能力. 

【文章來源】：云南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,42(04)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

標(biāo)準(zhǔn)灰狼優(yōu)化算法的流程圖Fig.1TheflowdiagramofthestandardGWO

?RBF-GWO網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖3所示.U=[U1···Ur]Uii=1,2,···,rh=[h1,h2,···,hN]hj圖3中為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，為網(wǎng)絡(luò)的第i（）個(gè)輸入量.設(shè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有N個(gè)隱層神經(jīng)元，h為隱層的輸出向量，有，為：hj=expUφj22θ2j,j=1,···,N,(10)圖1標(biāo)準(zhǔn)灰狼優(yōu)化算法的流程圖Fig.1TheflowdiagramofthestandardGWO圖2標(biāo)準(zhǔn)灰狼優(yōu)化算法的搜索示意圖Fig.2thesearchingschematicofthestandardGWO圖3RBF-GWO網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3ThestructureofRBF-GWO666云南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）http://www.yndxxb.ynu.edu.cn第42卷

=1,2,···,rh=[h1,h2,···,hN]hj圖3中為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，為網(wǎng)絡(luò)的第i（）個(gè)輸入量.設(shè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有N個(gè)隱層神經(jīng)元，h為隱層的輸出向量，有，為：hj=expUφj22θ2j,j=1,···,N,(10)圖1標(biāo)準(zhǔn)灰狼優(yōu)化算法的流程圖Fig.1TheflowdiagramofthestandardGWO圖2標(biāo)準(zhǔn)灰狼優(yōu)化算法的搜索示意圖Fig.2thesearchingschematicofthestandardGWO圖3RBF-GWO網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3ThestructureofRBF-GWO666云南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）http://www.yndxxb.ynu.edu.cn第42卷

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3422524